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[机器学习] 打通机器学习任督二脉40讲2018年6月

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admin 发表于 2020-12-21 16:45:42
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人工智能之机器学习帮你打通机器学习任督二脉40讲2018年6月8 N% E& }" j# g% M' s( g
180604-开篇词 _ 打通修炼机器学习的任督二脉) @+ ?! y7 b; v! `' q
180605-01 _ 频率视角下的机器学习: ~/ }9 {3 |: Y; ?! J" ^6 A
180607-02 _ 贝叶斯视角下的机器学习! h/ G* ?' L2 t/ z7 l
180609-03 _ 学什么与怎么学:; q2 f1 }+ Q3 c; ^- @
180612-04 _ 计算学习理论:
; V" m* x5 H+ q( V180614-05 _ 模型的分类方式8 Z2 |- u% a2 X" F9 u3 V' o
180616-06 _ 模型的设计准则+ _) _, f' w# V
180619-07 _ 模型的验证方法$ p  W( q3 O" x8 l* m" h* z
180621-08 _ 模型的评估指标) G* j5 I2 H  {( J  _
180623-09 _ 实验设计% u0 Q/ ^* F! e
180626-10 _ 特征预处理4 g4 H) Y% ]' h; H3 D
180628-11 _ 基础线忄生回归:一元与多元1 c. l" T6 K+ t& M8 v* J& X% x
180630-12 _ 正则化处理:收缩方法与边际化
5 W$ N% J$ `/ D2 G/ @. l" h180703-13 _ 线忄生降维:主成分的使用1 F$ Q3 u2 T2 J/ `+ a, |
180705-14 _ 非线忄生降维:流形学习! f2 o( A4 `8 b* q% T, @
180707-15 _ 从回归到分类:联系函数与降维
7 h( D. f0 O; S# `180710-16 _ 建模非正态分布:广义线忄生模型7 `: u" l- M% x, ~) R! L+ j, E. Y! E
180712-17 _ 几何角度看分类:支持向量机
8 }% c6 E& a9 t180714-18 _ 从全局到局部:核技巧3 u) H' A' q% B3 L$ p3 [
180717-19 _ 非参数化的局部模型:K近邻9 U9 c0 @2 m7 K0 C1 s
180719-20 _ 基于距离的学习:聚类与度量学习. w* j0 M. c5 t7 d4 C/ v/ l# m
180721-21 _ 基函数扩展:属忄生的非线忄生化
8 J3 q6 ]: v0 U2 ~% U8 ?180724-22 _ 自适应的基函数:神经网络;
2 b  Z! g9 Q# L) I% G1 i6 f" h$ Q180726-23 _ 层次化的神经网络:深度学习
! O$ Z9 W+ [0 o+ x$ P" k180728-24 _ 深度编解码:表示学习1 a% J: D& F6 }1 X% i: ~+ k7 ~
180731-25 _ 基于特征的区域划分:树模型
9 i0 L) e: ~! C* B' I180802-26 _ 集成化处理:Boosting与Bagging xa0* ], b7 a1 ^) n" j: k% L' G
180804-27 _ 万能模型:梯度提升与随机森林 xa0- v  D: ?0 y9 ~2 w) s0 g1 S) R
180807-总结课 _ 机器学习的模型体系8 {0 P: ^. U% X5 ?" D
180809-28 _ 最简单的概率图:朴素贝叶斯  h0 Y  S! o+ }+ @4 O$ }
180811-29 _ 有向图模型:贝叶斯网络+
, e/ H6 O" ^2 w1 c, a180814-30 _ 无向图模型:马尔可夫随机场4 {0 [* N5 B5 X4 V0 q4 U
180816-31 _ 建模连续分布:高斯网络* W# R, @' C0 T) X9 i, I. X- z: w4 J4 w
180818-32 _ 从有限到无限:高斯过程& Z. e4 q2 s; C% Y
180821-33 _ 序列化建模:隐马尔可夫模型# p% m+ q7 j! [
180823-34 _ 连续序列化模型:线忄生动态系统
: g/ h( y4 J: T180825-35 _ 精确推断:变量消除及其拓展
4 W! p4 t# {* n. I180828-36 _ 确定近似推断:变分贝叶斯
9 p8 A' ^' {! V8 s5 V" y: G180830-37 _ 随机近似推断:MCMC5 t& u6 r7 W$ D( L
180901-38 _ 完备数据下的参数学习:有向图与无向图
: L2 J6 x) t9 c" v9 v0 R  l180904-39 _ 隐变量下的参数学习:EM方法与混合模型  H+ c$ T  z4 I; t% j" M9 X+ r
180906-40 _ 结构学习:基于约束与基于评分
+ t; p8 S- U2 C1 S5 N/ R! W180908-总结课 _ 贝叶斯学习的模型体系$ ?" q; @! f3 c2 d! [0 j" y0 t4 o
180911-结课 _ 终有一天,你将为今天的付出骄傲
2 `/ S1 [; Q& t$ D( Z2 a$ i1 N/ y3 y5 ^! z8 n+ E  t" @, @! A% k2 f# F

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shuqi168 发表于 2020-12-27 02:36:11
讲的很详细,对于新手的我有帮助,100分
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xrj784520 发表于 2020-12-27 17:29:50 来自手机
IT直通车论坛,给我省了好几千块钱,太多需要的课程了
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joesala 发表于 2020-12-28 10:44:56
1111111111
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wanghui0380 发表于 2020-12-28 20:36:57
谢谢分享,注册对了!
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271654589 发表于 2020-12-29 10:21:38
6666666666666
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奥特曼 发表于 2020-12-29 19:45:59
讲的很详细,对于新手的我有帮助,100分
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treesky 发表于 2020-12-30 11:42:12 来自手机
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saucer 发表于 2020-12-30 16:35:45 来自手机
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403727608 发表于 2021-1-1 14:08:27
感谢分享66666
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